• 当然,基于物联网的医疗设备需要连接到医疗云,这意味着他们需要可靠的天线和射频系统充当网络连接的物理链路,从而将电信号转换成无线电波进行传输,而接收端则相反。高效、可靠的天线不仅对弱信号区域的连通性至关重要,也是为了避免设备电池的过多消耗。

  • 监测垫实时采集老人的身体数据并自动上传到平台,各个房间的老人数据可以一目了然地呈现在值班室大屏幕上,护工或子女也可同步查看老人数据。

  • 诺基亚所端出的体组成计、运动测量计等,主要来自于其2016年4月完成购并的法国医疗保健机器业者Withings之手。诺基亚数码保健本部统筹岩崎显悟表示,诺基亚投入医疗保健的着眼点,摆在「Connected Health」,意即从保健机器收集的数据将透过云端进行集成。

  • 几个世纪以来,医生都试图借助更好的医疗工具来深入检查病人的身体状况,让他们远离病痛的折磨。如今,GPU及其推动的深度学习技术正在为智能医学仪器打开一扇全新的大门。

  • 使用人工智能不仅可以帮助患者,还可以将数据提供给进一步分析,从而使算法更加精确。因此,通用电气也正在开发一个新的分析平台,并将部分数据放入英伟达的GPU云中。它还与英特尔在其Xeon可扩展平台上合作,更快速地向放射科医生提供图像。

  • 随着物联网(IoT)等趋势的不断成长,未来可望有更多技术和流程被导入医疗业。例如,英国健保局(NHS)正在将其流程、数据和系统数字化,并创建更整合和个人化的医疗系统,满足患者不断成长的期望。

  • 目前,用于创口护理的医疗器械一般采用绷带、创口贴等,这些常规的医疗产品虽然对创口治疗有一定的作用,但无法检测创口是否被微生物感染,对于一些较大面积的创口,人们需要定期去医院检查创口并根据情况更换敷料。

  • IBM科学家让计算机读取上千张已患病的影像来生成一个模型,分析新的图象,判断是否有肿瘤,IBM Watson已经能够以76%的准确性诊断出皮肤损伤图象上存在黑素瘤,高于8名皮肤科医师的平均71%,IBM希望未来医疗人员只要将皮肤病变的照片上传到人工智能应用程序,就能知道罹癌的机率。

  • 受制于周期长、成本高等特点,培养更多的医务人员“这杯远水”解不了近渴。《2016年中国卫生和计划生育事业发展统计公报》显示,医院卫生技术人员数同比增长5.57%,低于诊疗人次6.17%的增幅,供给跟不上需求的增加。

  • 生物识别光学传感器将业内最低功耗的光学 HR 解决方案结合到同类最优的电源中。它在一个小巧的 3 x 3 QFN 设备中结合了光电二极管、模拟前端和模拟数字转换器,并且在缩小 BOM 尺寸的同时,还能够在光学设计中实现终极灵活性。